Uczenie maszynowe
Uczenie głębokie i sztuczna inteligencja. Interaktywny przewodnik ilustrowany
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe jest przyszłością naszej cywilizacji. Już dziś wywiera ogromny wpływ na nasze życie. Odmieniło kształt wielu sektorów: usług konsumenckich, inżynierii, bankowości, medycyny czy produkcji. Trudno też przewidzieć zmiany, jakie potęga sieci neuronowych przyniesie nam w nadchodzących latach.
Osoby zajmujące się zawodowo uczeniem głębokim i sieciami neuronowymi mogą liczyć na ekscytujące możliwości, jednak zaawansowana matematyka i teoria stanowiące podstawę uczenia maszynowego mogą zniechęcać do prób poważnego zajęcia się tą dziedziną.
Ta książka jest nowatorskim podręcznikiem, w którym w zrozumiały, intuicyjny sposób opisano techniki sztucznej inteligencji. Została wzbogacona kolorowymi ilustracjami i zrozumiałym kodem, dzięki czemu pozwala o wiele łatwiej zagłębić się w złożoność modeli głębokiego uczenia.
Trudniejsze zagadnienia matematyczne zostały ograniczone do niezbędnego minimum, przedstawiono je jednak w sposób maksymalnie przystępny. Po lekturze zrozumiesz, czym jest głębokie uczenie, dlaczego stało się tak popularne i jak się ma do innych dziedzin uczenia maszynowego. W pragmatyczny sposób opisano takie aspekty zastosowań głębokiego uczenia jak widzenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, generowanie obrazów, a nawet gra w różne gry. Prezentowane treści uzupełnia praktyczny kod i szereg wskazówek dotyczących korzystania z bibliotek Keras i TensorFlow.
W książce między innymi:
- teoretyczne podstawy sztucznej inteligencji, w tym sieci neuronowe i ich trening oraz optymalizacja,
- sieci konwolucyjne, rekurencyjne, GAN, głębokie uczenie przez wzmacnianie,
- potencjał systemów głębokiego uczenia,
- narzędzia do tworzenia, stosowania i usprawniania modeli głębokiego uczenia,
- tworzenie interaktywnych aplikacji opartych na głębokim uczeniu.
Uczenie głębokie: przekonaj się na własne oczy!
Dr Jon Krohn kieruje zespołem badaczy danych w firmie untapt. Jest wykładowcą akademickim i autorem uznanej serii podręczników.
Dr Grant Beyleveld zajmuje się zastosowaniem głębokiego uczenia w przetwarzaniu języka naturalnego.
Aglaé Bassens jest belgijską artystką: ilustratorką, malarką i autorką murali.
- Spark. Rozproszone uczenie maszynowe na dużą skalę. Jak korzystać z MLlib, TensorFlow i PyTorch - [08 sierpień 2024]
- Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV - [05 czerwiec 2024]
- Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko - [28 maj 2024]
- Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II - [24 kwiecień 2024]
- Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku - [13 luty 2024]